使用场景

使用模型对一组图片进行描述，生成详细的图像说明。

在视觉问答任务中，根据用户提供的图像和问题，模型能够提供准确的答案。

在视频内容分析中，模型能够理解视频内容并生成视频的摘要描述。

产品特色

支持多图像和视频数据输入，增强模型的多模态处理能力。

采用动态分辨率策略，将图像分割为448×448像素的瓦片，提高处理效率。

通过混合偏好优化（MPO），模型能够学习响应之间的相对偏好、个体响应的绝对质量和生成优选响应的过程。

在多个基准测试中表现优异，包括MMBench v1.1、MMStar、MMMU等，证明了其在多模态任务上的广泛适用性。

提供快速启动指南，方便用户使用transformers库加载和运行模型。

支持16位（bf16 / fp16）和8位BNB量化，优化模型的内存和计算效率。

能够进行多轮对话，增强与用户的互动性和上下文理解能力。

使用教程

1. 安装必要的库，如torch和transformers。

2. 使用transformers库中的AutoModel和AutoTokenizer加载模型和分词器。

3. 准备输入数据，包括图像和文本，并对图像进行预处理。

4. 根据需要的模态（如单图像、多图像或视频）调整模型输入。

5. 使用模型的chat函数进行交互，传入预处理后的图像和文本。

6. 获取模型生成的响应，并根据需要进行后续处理或展示。